3.5.3 Uji Asumsi Klasik 3.5.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel dalam penelitian memiliki distribusi normal atau tidak. Uji normalitas ini menggunakan
Kolmogorov-Smirnov. Pedomannya adalah sebagai berikut: a. Nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas 0.05, maka distribusi data adalah
tidak normal.
b. Nilai Sig. Atau signifikansi atau probabilitas 0.05, maka distribusi data adalah normal.
3.5.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel ini tidak ortogonal. Variabel
ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasinya antar sesama variabel independen sama dengan nol Ghozali, 2001. Untuk mendeteksi ada atau
tidaknya multikolinieritas didalam model regresi akan digunakan dengan menggunakan penilaian ”Variance Inflation Factor” atau ”Tolerance Value”.
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas
variable bebas yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variable bebas lainnya.
Dengan kriteria
pengambilan keputusan
suatu model
regresi bebas
multikolinieritas adalah sebagai berikut: 1.
Mempunyai nilai VIF dibawah 10
2. Mempunyai nilai tolerance diatas 0,10
Jika variable bebas dapat memenuhi kriteria tersebut maka variable bebas tersebut tidak mempunyai persoalan multikolinieritas dengan variable bebas
lainnya.
3.5.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variace dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain Imam, 2005. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
Heterokesdatisitas. Dalam penelitian ini uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan melihat Grafik Plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu
ZPRIED dengan residualnya SRESID. Adapun dasar analisis dari Grafik Plot Imam, 2006 yaitu jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk
pola teratur
bergelombang, melebar
kemudian menyempit,
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas,
serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006.
3.5.4 Metode Path Analysis
